学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于马尔可夫链的地形识别研究

作　者: 王天龙
导　师: 史冬岩
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 地形识别 马尔可夫链 特征提取 移动机器人
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 9次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


当前地形识别和分类的主要技术建立在视觉基础上的，虽然视觉的识别准确率很高，但视觉方法容易受障碍物遮挡，而且对光线的依赖性很大。基于振动的方法不受光线和障碍物的影响，因此应用振动方式的地形识别和分类有着重要意义。马尔可夫链方法在描述自然过程方面非常优秀，在很多领域都有着重要的应用，并有很高的实际价值，所以，本文尝试将马尔可夫链方法应用于地形识别和分类中。首先，通过移动机器人的地形穿越实验获得原始实验数据，对数据进行前期处理之后得到分段数据序列文件。其中，介绍了用于振动数据采集的自治移动机器人，简要介绍了机器人的结构和控制。然后介绍了地形振动数据采集的实验方案，包括实验内容，环境条件和仪器。最后重点论述了实验数据的处理，实验数据的特征提取，为应用马尔可夫链做好前期准备。其次，应用马尔可夫链进行地形识别和分类，得到预测识别的结果。研究了马尔可夫链预测方法与步骤，确定样本的分级方法，应用三种马尔可夫链方法进行预测识别。主要采用两种预测方式，固定样本长度和动态样本长度的预测识别方法。对所有的地形振动数据的特征文件进行处理。并对结果进行统计，得到不同特征，不同速度，不同位置的数据的统计表格。最后，通过马尔可夫链对地形振动特征序列的预测识别结果的对比分析。分别对不同特征，不同传感器方向，不同行驶速度，不同地形还有不同马尔可夫链预测识别方法的预测识别结果进行统计分析，并对结果进行评价。发现特征“均方值”的识别准确率较高，传感器方向z（垂直于地面的方向）的振动数据更有利于识别分类，动态样本测试方式和绝对马尔可夫链方法识别分类效果更好。得到最佳的平均准确率达到85%。马尔可夫链方法应用于地形识别和分类有一定准确性，通过实验和测试找到主要的特征，关键的传感器位置，较好的预测识别方法。但也发现其对地形和速度有一定的依赖性。马尔可夫链应用于地形识别和分类可以进一步研究。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章 绪论  10-17
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 地形识别和分类研究现状  11-13
  1.3 马尔可夫过程的应用现状  13-14
  1.4 应用马尔可夫过程进行地形识别分类的工作流程  14-15
  1.5 本文的主要内容与结构  15-17
    1.5.1 主要研究内容  15-16
    1.5.2 论文的框架与结构  16-17
第2章 实验数据采集和处理  17-24
  2.1 自治移动机器人简介  17-19
    2.1.1 移动机器人的结构  17-18
    2.1.2 移动机器人的控制系统  18-19
  2.2 地形数据采集实验  19-23
    2.2.1 实验方案设计  20
    2.2.2 实验环境与条件  20-21
    2.2.3 测试分析系统  21
    2.2.4 加速度计布局  21-22
    2.2.5 实验操作  22-23
  2.3 本章小结  23-24
第3章 数据处理与特征表达  24-35
  3.1 实验数据处理  24-30
    3.1.1 马尔可夫链的基本概念  24-26
    3.1.2 数据的前期处理  26-29
    3.1.3 前期处理编程实现  29-30
  3.2 数据的特征提取  30-34
    3.2.1 数据特征描述  30-32
    3.2.2 特征提取实现  32-34
  3.3 本章小结  34-35
第4章 马尔可夫链地形识别研究  35-53
  4.1 序列指标的分类  35-38
    4.1.1 样本均值和均方差分组法  35
    4.1.2 状态分类编程实现  35-38
  4.2 计算转移概率  38-41
    4.2.1 转移概率及 Chapman-Kolmogorov 方程  38-40
    4.2.2 计算转移概率矩阵  40-41
  4.3 马氏性检验  41-42
  4.4 三种马尔可夫链预测识别方法  42-44
    4.4.1 绝对马尔可夫链  42
    4.4.2 叠加马尔可夫链  42-43
    4.4.3 加权马尔可夫链  43-44
  4.5 两种马尔可夫链预测方式与结果  44-52
    4.5.1 固定样本长度的马尔可夫链预测识别  44-46
    4.5.2 动态样本长度的马尔可夫链预测识别  46-48
    4.5.3 两种预测方式编程实现  48-52
  4.6 本章小结  52-53
第5章 马尔可夫链预测结果分析与评价  53-60
  5.1 不同参量的预测结果分析  53-57
    5.1.1 不同特征的预测结果分析  53
    5.1.2 传感器方向对预测识别结果的影响  53-55
    5.1.3 不同行驶速度的预测识别结果分析  55-56
    5.1.4 不同地形的预测识别结果分析  56-57
  5.2 不同马尔可夫链的方法比较  57-59
  5.3 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-65
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  65-66
致谢  66

相似论文

  1. 基于SVM的高速公路路面浅层病害的自动检测算法研究,U418.6
  2. 空间目标ISAR成像仿真及基于ISAR像的目标识别,TN957.52
  3. 胆囊炎和肾病综合症脉象信号的特征提取与分类研究,TP391.41
  4. 直推式支持向量机研究及其在图像检索中的应用,TP391.41
  5. 基于图像的路面破损识别,TP391.41
  6. 基于视觉的番木瓜外观品质检测技术研究,S667.9
  7. 高光谱图像技术诊断黄瓜病害方法的研究,S436.421
  8. 基于CA-Markov模型的城市扩展及预测模拟研究,TU984
  9. 基于路径跟踪的移动机器人导航控制系统设计,TP242
  10. 井下搜救机器人音视频采集传输研究与实现,TP274.2
  11. 基于模糊聚类的图像检索方法研究及其系统实现,TP391.41
  12. 基于μC/OS-II的智能控制虚拟机设计与研究,TP242
  13. 基于改进的支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究,TN710
  14. 面向肺部CAD的三维ROI分割、特征提取与分类方法研究,TP391.41
  15. 可重构式轮臂移动机器人的设计与仿真研究,TP242
  16. 基于多传感器的移动机器人避障,TP242
  17. 未知动态环境下的多机器人协作围捕研究,TP242
  18. 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划问题研究,TP242
  19. 压感指纹识别系统关键技术的研究,TP391.41
  20. 基于传感器信息权重的移动机器人导航控制,TP242
  21. 基于小波变换和马尔可夫链的流量预测模型,TP393.06

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
© 2012 www.xueweilunwen.com